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基于模糊聚类算法的多源异构数据中台智能整合方法
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作者 姚思明 《长江信息通信》 2024年第9期59-61,共3页
传统的数据整合方法往往无法有效地处理这些异构数据,因此需要一种更为智能的方法来解决这个问题,现提出基于模糊聚类算法的多源异构数据中台智能整合方法。首先,基于模糊聚类算法提取多源异构数据特征,对这些数据进行归类,然后采取适... 传统的数据整合方法往往无法有效地处理这些异构数据,因此需要一种更为智能的方法来解决这个问题,现提出基于模糊聚类算法的多源异构数据中台智能整合方法。首先,基于模糊聚类算法提取多源异构数据特征,对这些数据进行归类,然后采取适当的处理策略,其次,生成数据中台智能整合函数,汇总并处理数据中台智能整合函数的节点,最后,实现多源异构数据中台的智能聚合。实验结果表明:该实验以20min为单位时长,该数据整合的速率在整体实验中,相较于传统方法,该文方法的数据整合速率明显优于传统方法,证明基于模糊聚类算法的多源异构数据中台智能整合方法在处理大规模多源异构数据时仍具有较高的效率。 展开更多
关键词 数据中台智能整合 多源异构 数据中台 模糊聚类算法
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